RTの多言語メッセージ戦略を分析する
RTがどのようにコンテンツを言語ごとに適応させているのかを見てみよう。
― 1 分で読む
ロシアのプロパガンダメディアRTは、7つの言語でコンテンツを制作してるんだ。この文章は、2006年から2023年中頃までのRTの記事の構成や、時間とともにどう変わっていったかを見てるよ。RTは、オーディエンスの言語によって異なるコミュニケーションスタイルを使ってる。私たちは100万以上の記事を調べて、RTがどのように情報を提示し、どのトピックに焦点を当てているかを見たんだ。
背景
近年、デジタル情報の共有方法が大きく変わったよ。一部の変化は民主的な設定でのより良い会話を可能にするけど、偽情報の拡散にもつながってる。ミスインフォメーションやプロパガンダは新しいものじゃないけど、インターネットやソーシャルメディアのおかげで一般的になってきた。RTは2005年に始まり、世界中でロシアのイメージを良くすることを目指してる。特にウクライナとの継続的な紛争中に、ロシアの国家的な見解を広める重要なプレイヤーになった。
RTに関する研究の多くは、主に英語かロシア語の1つの言語の出力にだけ焦点を当ててる。他の言語、例えばドイツ語、アラビア語、スペイン語、セルビア語でのRTのコミュニケーションの仕方を見てる研究はあまりない。この文章は、RTのメッセージがこれらの言語でどのように変化するかを調査してる。
研究アプローチ
記事を分析するために、まず各記事に割り当てられたタグについてのデータを集めたよ。タグは、記事が扱っているトピックに基づいて分類するのに役立つ。私たちは各言語のネットワークを作り、特定のタグが一緒に現れる頻度を見た。これによって、どのトピックがどのように関連しているか、各言語で強調されているトピックが分かったんだ。
2018年から2023年までに出版された記事に焦点を当てたのは、この期間にタグの使用がより一貫していたから。これらのタグを調査することで、RTのアプローチやメッセージがどのように進化してきたかを分析したよ。
結果
言語間のタグの使用
RTの言語バージョンによってタグの使い方はかなり異なるよ。例えば、ロシア語のRTは他のバージョンよりも多くのタグを使用してて、幅広いトピックを示してる。一方、英語のRTは意味が広いタグを使うことが多い。この違いは、RTがどのようにオーディエンスをターゲットにするかや、各言語のジャーナリズムの慣習から来てるかもしれない。
いくつかの類似点があるにもかかわらず、言語間のタグネットワークには多くのユニークなエリアが見つかり、RTが異なる言語のオーディエンスとコミュニケーションするための統一された戦略を持っていないことが強調される。
RTのカバレッジにおけるテーマ
ウクライナ、国際関係、公共の健康に関連する問題など、特定のトピックはすべての言語で一貫して現れるよ。他のトピック、例えば国内問題は、一部の言語でより一般的だよ。例えば、英語のバージョンではウクライナをより広い国際問題のテーマの一部として扱うのに対し、ロシア語のバージョンでは独立した重要なトピックとして強調するよ。
COVID-19パンデミック中は、すべての言語で健康に関連する記事が急増したんだ。これは、重要な世界的な出来事がカバレッジをどう形作るかを示してる。ウクライナでの戦争に関しては、ロシア語バージョンに関連する特定のタグのクラスターが現れたことが、RTがこの問題に取り組むための集中した努力をしてることを示している。
タグネットワークの時間的変化
私たちは、タグの使用が年ごとにどう変化したかを追跡したよ。例えば、英語のバージョンは、アメリカの国内問題に一貫して注目してて、カバレッジは時事によって変動してる。一方、ドイツ語のバージョンは、特に国際関係や軍事トピックに関してより大きな変化が見られた。
ロシア語バージョンのタグネットワークは、COVID-19パンデミックや後のウクライナ戦争に応じて大きく調整された。これは、RTが急速に変化するデジタル環境に合わせてメッセージを適応させていることを示しているんだ。
クラスター分析
タグをクラスターにグループ化することで、コンテンツがどのように関連しているかを観察したよ。例えば、パンデミック中に健康に関するクラスターや、ウクライナ戦争における国際関係や軍事問題に関するクラスターを特定した。これらのクラスターは、トピックのカバレッジのパターンを明らかにし、時間とともに焦点がどのようにシフトしてきたかを示してる。
言語間のテーマの違いは、RTがどのようにメッセージを調整しているかに関する示唆を提供するよ。例えば、健康についてのトピックは、言語間で似たように扱われるかもしれないけど、使用される具体的なタグやクラスターは異なり、各オーディエンスのための独自の焦点やコミュニケーション目標を反映してる。
意味合い
私たちの研究は、RTが異なる言語間でコミュニケーションするための単一の戦略を持っていないことを強調してる。むしろ、ターゲットにしているオーディエンスに基づいてメッセージを適応させているみたい。この統一性の欠如は、RTが固定されたアジェンダを追っているのではなく、現状の出来事に対して反応的であることを示唆してる。
RTが異なる言語でどのように機能しているかを理解することは、今日のデジタルプロパガンダの複雑さを明らかにするのに役立つよ。また、偽情報やプロパガンダがデジタル領域で重要な問題であり続ける中で、消費される情報に対して批判的な評価が必要であることを強調している。
結論
この研究は、RTのメッセージが言語や時間によってどのように変わるかを包括的に見てるよ。タグの使用を分析し、関連するトピックのネットワークを形成することで、RTが提示する物語においてどのような戦略的選択がなされているのかに洞察を得ることができたんだ。結果は、RTが異なる言語でどのように操作しているかに顕著な違いがあることを示し、RTのコミュニケーションが最初に見えるほど単純ではないことを示唆している。
情報が簡単に得られる世界では、これらの動態を理解することが重要だよ。デジタルメディアが進化し続けると、プロパガンダや影響の方法も進化するだろう。将来的な研究は、RTのコンテンツの他の側面、例えば感情分析や記事自体のより深い評価を見て、この作業を拡張できるかもしれない。こうした分析を通じて、現代の情報普及のニュアンスをよりよく理解できるようになる。
タイトル: Temporally Stable Multilayer Network Embeddings: A Longitudinal Study of Russian Propaganda
概要: Russian propaganda outlet RT (formerly, Russia Today) produces content in seven languages. There is ample evidence that RT's communication techniques differ for different language audiences. In this article, we offer the first comprehensive analysis of RT's multi-lingual article collection, analyzing all 2.4 million articles available on the online platform from 2006 until 06/2023. Annual semantic networks are created from the co-occurrence of the articles' tags. Within one language, we use AlignedUMAP to get stable inter-temporal embeddings. Between languages, we propose a new method to align multiple, sparsely connected networks in an intermediate representation before projecting them into the final embedding space. With respect to RT's communication strategy, our findings hint at a lack of a coherent strategy in RT's targeting of audiences in different languages, evident through differences in tag usage, clustering patterns, and uneven shifts in the prioritization of themes within language versions. Although identified clusters of tags align with the key themes in Russian propaganda, such as Ukraine, foreign affairs, Western countries, and the Middle East, we have observed significant differences in the attention given to specific issues across languages that are rather reactive to the information environment than representing a cohesive approach.
著者: Daniel Matter, Elizaveta Kuznetsova, Victoria Vziatysheva, Ilaria Vitulano, Juergen Pfeffer
最終更新: 2023-07-17 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2307.10264
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2307.10264
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。